RankIQA.PyTorch issues

实现的疑问

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你好我想问下，按照原论文来说，应该有个FT（fine tune）过程，就是失真图片进行rank 孪生网络训练后，要用实际的有评分的图片进行fine tune，这样最后输出的是一个评分。你的实现我看到有3个任务，排序对比损失任务，分布的推土距离损失任务，回归损失任务。排序对比损失任务我感觉比较接近第一步部分，FT 部分是回归损失任务？我看样例里AVA好像也没用到回归损失。希望有空能解答下，谢谢。

JDanielWu

rank loss 的 taget 似乎没有起作用？

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看上去`target`总是等于`torch.ones(args.batch_size)`，似乎没有起到作用？ https://github.com/zheng-yuwei/RankIQA.PyTorch/blob/fad8c07d7b45e59b1384cdb0a31724a395ee3a86/criterions/ranking_loss.py#L27-L28

yichengsu

已经训练好的模型文件

请问您可以提供一下训练好的模型文件吗~ 想直接测试一下看看

stayhungry1

训练正常测试时单张图sigmod后结果都集中在0.518

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作者您好，我使用您的代码，自己的数据训练排序对比损失任务，训练时结果正常，最后val的Acc大约在0.9，测试时用demo/image_assessment后将图片经过网络接sigmod后所有图像的结果都集中在0.517-0.520变化特别小，请问问题可能出在哪里

448357739

关于训练数据

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你好，感谢你的工程，在排序对比损失任务中，label.txt文件中每一行可以是不同退化类型的图片吗？比如曝光和高斯噪声放一行，按照他们的mos分数做排序，感谢

Usernamezhx

您好，请问您在排序任务中是如何划分数据集的呢，可以分享一下您的代码吗？我下了LIVE数据，将原始图像分成三份，然后用z_task_shell/0...sh分别生成train/val/test的失真图像，将rank.txt改为label.txt。然后跑完感觉有问题。以下是打印输出 ··· 2021-01-09 18:22:36,298 test.py:58 INFO * Acc@1 0.000 and loss 0.000 with time 0.000 2021-01-09 18:22:39,311 test.py:58 INFO * Acc@1 0.000 and loss 0.000 with time 0.000 2021-01-09 18:22:47,096...

QuinlanD

rank score_pair=[-1,-1]

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https://github.com/zheng-yuwei/RankIQA.PyTorch/blob/fad8c07d7b45e59b1384cdb0a31724a395ee3a86/dataloader/my_dataloader.py#L105 score_pair = [-1,-1] ? why

cnnmena

预训练模型

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你好，训练好的模型能分享下吗

Mingming008

RuntimeError: Default process group has not been initialized, please make sure to call init_process_group.

RuntimeError: Default process group has not been initialized, please make sure to call init_process_group. 你好，运行bash ./z_task_shell/2_main_train_gpu.sh，出现上面这个问题，怎么解决？

VguanwenV